grpcpythonllmragrestprompt engineeringvector databasesapi securitypostgresqlagentic systems
Вакансия из Telegram канала - Название доступно после авторизации
Пожаловаться
Зарплата и рынок
Очень мало
200к ₽/мес
240к ₽280к ₽медиана370к ₽
По похожим ролям (21) ~ 280к ₽/мес
На международном рынке: $124к/год ($91к - $170к)
57
Средняя вакансия
развернуть
Роль описана четко и связана с востребованными задачами в сфере LLM и RAG, но зарплата заметно ниже рыночного ориентира для похожих вакансий, что снижает привлекательность предложения.
Кликните для подробной информации
Зарплата ниже рынкаАктуальные технологииПонятные задачиСфера ИИ
Оценка от Hirify AI
Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Создать профиль и узнать мэтч
Описание вакансии
TL;DR
LLM-инженер (Python/LLM/RAG): Проектирование и разработка LLM-сервисов, API, RAG-пайплайнов и agentic workflows с акцентом на качество ответов, масштабируемость и безопасность. Фокус на интеграции моделей, observability и evaluation, оптимизации стоимости и latency, а также работе с векторными базами данных.
#middle #200k #удаленка
Lexica LLM-инженер
до 200 000 ₽ за месяц, до вычета налогов
Опыт работы: 3–6 лет
Полная занятость
График: 5/2
Формат работы: удалённо
☑️ Чем предстоит заниматься
-Проектирование и разработка LLM-сервисов и API (REST/gRPC) для интеграции с внешними системами
-Создание и оптимизация RAG-пайплайнов и систем гибридного поиска для повышения качества и точности ответов
-Проектирование и разработка agentic workflows и, при необходимости, мультиагентных систем
-Интеграция LLM-провайдеров и моделей, оптимизация промптов и управление маршрутизацией LLM-вызовов
-Внедрение observability и evaluation для LLM-систем: tracing, оценка качества ответов, анализ стоимости и latency
-Обеспечение безопасности API (OAuth2 и JWT) и документирование API с использованием OpenAPI/Swagger
☑️ Наши пожелания к кандидатам
-Коммерческий опыт разработки на Python от 3 лет, из них от 1 года — в LLM/RAG-проектах
-Опыт работы с Python-библиотеками для обработки и анализа данных: pandas, Polars, NumPy или аналоги
-Глубокое понимание принципов работы LLM, архитектуры RAG и техник prompt engineering
-Понимание принципов проектирования agentic-систем: инструменты, state management, orchestration, контроль выполнения, обработка ошибок, human-in-the-loop и ограничения автономности
-Умение оценивать стоимость, latency и масштабируемость LLM-решений
-Опыт работы с PostgreSQL: проектирование схем данных и оптимизация SQL-запросов
-Опыт работы хотя бы с одной векторной БД: pgvector, Qdrant, Weaviate, Pinecone или аналогами
Будет плюсом:
-Имеете опыт работы с LangChain/LangGraph
-Владеете Airflow, MLflow, Kafka, Kubernetes, Prometheus и Grafana
-Уверенно владеете ИИ-инструментами разработки (Copilot, Claude Code / Cursor, MCP)
-Имеете опыт настройки ИИ под задачи: промпты, кастомные инструкции, skills
-Понимаете ограничения генеративных моделей и ответственность за сгенерированный код
Контакты: Показать контакты
🔥
Будьте осторожны: если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →
Текст вакансии взят без изменений
Источник - Telegram канал. Название доступно после авторизации